火山引擎谭待：大模型的超低定价，来自对技术的信心

　　“降价的基本逻辑是*%#@%，我们有信心用技术手段降低成本*#%@@，市场也需要更低价的大模型***@。”

　　5月15日##%，字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布*%*#。火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时*%*#，谈到了大模型的定价策略@#@*%。

　　豆包大模型的超低价格引发行业震动@#*#。据悉*#，豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens*%#%，比行业便宜99.3%%*。对此%#，谭待坦言@#%*，“降价是用技术优化成本来实现的@%@@。如果只是补贴*%，用亏损换收入是不可持续的**#@%，火山引擎不会走这条路#@#。”

　　据介绍@*#%@，大模型推理成本的优化*@@，技术上有很多手段%*。首先是模型本身*#%*%，模型结构、训练方法都可以持续改进%##%@，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)*%##，就是优化推理成本很好的解决方案@#。

　　其次是工程上的优化**#。大模型的调用量越大%**@%，优化推理成本的空间也越大@%@%%。以前的模型都是单机推理*@%#，大模型用的是分布式推理%%@%#。所以如果能把各种各样的底层算力用得更好%%##，推理成本就会大大降低@@。

　　谭待进一步解释说#@###，豆包大模型平均每天处理1200亿Tokens文本、生成3000万张图片#%#，这里有不同的负载%%%%#，可以把不同任务混合在一起@*#@@，互相错峰#@，通过智能调度把它们的利用率都跑得很高*@@@，就能极大地提升资源利用率@%，实现整体成本的优化%#。

　　另外以字节内部业务为例##*@@，飞书的主要流量高峰在工作时间#@#%#，抖音在下班后休闲时间的流量更高@*#，这些不同业务的大模型推理#*%，也能根据业务特点错峰使用%**##，就可以降低成本**%@@。

　　对于“大模型开始价格战”的说法@@%*，谭待认为###，大模型市场仍在发展初期#%@%，远远没到激烈竞争的阶段%%#。“池塘有多大%@*，鱼就有多大#@，现在整个池塘还在培养的过程*@#@。”

　　“一个人现在创业%%#@*，如果要花1万块钱调用大模型%@%%@，可能会觉得有点贵%@。我们把价格降到1%都不到##，100块钱就能用起来@#%，他的想法也就更容易尝试*#。”谭待表示*@@*，企业的AI转型充满不确定性@##，试错成本要尽量低*%，才能更快更多地实现大模型的应用落地%%#，从而让整个行业受益**@*%。